Libérer la puissance de l’IA pour accélérer la formation sur les impacts du changement climatique

_Cet article est rédigé par le Dr Nazia Mintz Habib, FRSA, fondatrice et directrice du Centre pour la résilience et le développement durable (CRSD) et du Programme de résilience et de développement durable (RSDP), Université de Cambridge. _

• Le problème : l’incapacité à atténuer le changement climatique a été classée comme le plus grand risque pour le monde en 2022, sur la base d’un indice de gravité à long terme. Malgré cette reconnaissance, les initiatives actuelles font défaut, en partie à cause du nombre important de personnes alphabétisées dans le monde qui doutent du changement climatique, et les mesures proposées pour y faire face sont encore débattues par les décideurs politiques des pays développés.

• Pourquoi c’est important : Au fil du temps, le potentiel du système éducatif moderne devient énorme pour améliorer l’élaboration des politiques dans le contexte du changement climatique. Deux types de processus d'apprentissage : l'apprentissage expérientiel (par exemple le travail sur le terrain) et la résolution collaborative de problèmes (par exemple l'étude de cas en groupe) peuvent être accélérés par deux technologies révolutionnaires qui ont fait des progrès significatifs dans leurs domaines respectifs : l'intelligence artificielle (IA) et la réalité virtuelle/augmentée. Réalité (VR/AR).

• La solution : étant donné que les technologies d'immersion améliorées par l'IA devraient réduire considérablement le temps d'absorption des connaissances et les coûts liés à la prestation de la formation et à la conception des instructions, ces technologies peuvent ouvrir un monde de possibilités dans les domaines de la formation et de l'éducation. Il s’agit d’outils puissants qui devraient être inclus à toutes les étapes de l’expérience d’apprentissage pour améliorer l’apprentissage expérientiel et collaboratif, en simulant les résultats et en accélérant le processus de prise de décision à l’échelle mondiale. Il ne fait aucun doute que les impacts du changement climatique touchent chaque vie humaine sur terre et qu'ils ne feront que s'intensifier si nous poursuivons nos produits de connaissances et nos outils d'apprentissage traditionnels.

Dans le paysage en évolution rapide de l’éducation et de la sensibilisation au changement climatique, l’intelligence artificielle ( IA ) et la réalité virtuelle (VR)/réalité augmentée (AR) sont devenues une force de transformation, révolutionnant la façon dont nous apprenons et comprenons les enjeux mondiaux critiques. La convergence de l’IA avec l’AR/VR, connue sous le nom de technologies immersives améliorées par l’IA, a ouvert une opportunité comme jamais auparavant pour améliorer les supports d’apprentissage et de formation afin d’accélérer l’apprentissage cognitif.

Des recherches contrôlées sur le rôle des études interactives AR/VR ont révélé que les participants ayant de faibles niveaux d'absorption ressentaient de plus grands avantages lorsqu'on leur demandait de s'imaginer en train d'aider un étudiant à se préparer pour un test à venir, tandis que ceux ayant des niveaux d'absorption élevés montraient plus d'avantages lorsqu'ils étaient chargés d'expliquer. le texte à un agent virtuel. Ces résultats soulignent l’influence significative des traits de personnalité individuels sur l’apprentissage par l’enseignement en Réalité Virtuelle Interactive (RVI).

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L'apprentissage cognitif se produit lorsque les destinataires des connaissances peuvent comprendre, mémoriser et appliquer les idées nouvellement comprises dans des scénarios du monde réel. Quel que soit le contexte, l'approche d'apprentissage cognitif mélange l'entraînement explicite et implicite pour garantir que l'apprentissage conscient de nouvelles connaissances s'enracine dans un comportement implicite qui relie les entrées sensorielles de notre cerveau pour modifier les performances. Les apports sensoriels nous permettent d’agir sans réfléchir consciemment aux principes ou aux règles sous-jacents ; Apprendre à faire du vélo ou à apprendre une langue, par exemple, nécessite une cognition à la fois explicite et implicite : l'apprentissage cognitif.

Les technologies immersives améliorées par l’IA peuvent améliorer notre compréhension du changement climatique grâce à une analyse et une modélisation améliorées des données. Ce bond en avant technologique permet le traitement de grandes quantités de données, conduisant à des modèles climatiques plus précis et à une compréhension plus approfondie de la crise climatique, répondant aux défis éducatifs en comblant les écarts d'accessibilité et en répondant à divers styles d'apprentissage.

La question est la suivante : les technologies immersives améliorées par l’IA peuvent-elles dynamiser l’apprentissage pour une maîtrise rapide du changement climatique dans les contextes les plus vulnérables ? Dans cet article, j'aborde la synergie des technologies immersives améliorées par l'IA et les défis rencontrés en matière d'éducation et de connaissance du changement climatique, explorant comment cette combinaison dynamique nous propulse vers un avenir de compréhension rapide et efficace du changement climatique.

Relever les défis éducatifs grâce aux technologies immersives améliorées par l’IA

Les faiblesses du système éducatif actuel sont multiples, depuis les problèmes de standardisation jusqu’aux disparités d’accès. Les technologies immersives améliorées par l’IA changent la donne, offrant des solutions adaptées aux styles d’apprentissage individuels et comblant le fossé d’accessibilité. L'apprentissage personnalisé, alimenté par des stimuli visuels et auditifs, peut garantir que le contenu éducatif résonne avec diverses préférences, offrant ainsi une expérience d'apprentissage engageante et personnalisée pour garantir l'apprentissage cognitif.

Les opportunités d’apprentissage cognitif forment les individus avec les compétences, la capacité et la conscience nécessaires pour tirer parti des apports mentaux de l’observation, de la conceptualisation, des évaluations et des motivations. Ce sont des aspects fondamentaux de la théorie sociale cognitive. En d’autres termes, en examinant et en reconnaissant la manière dont les actions et les comportements des autres façonnent et guident les nôtres, nous commençons à voir comment notre environnement et notre socialisation affectent directement nos méthodes d’acquisition de connaissances.

Le mariage de l’IA, de l’apprentissage cognitif et de notre quête de compréhension ouvre la voie à un avenir où l’éducation est efficace, où la prise de conscience du changement climatique est rapide et où la maîtrise est à notre portée.

Alors que le prix des technologies immersives améliorées par l’IA continue de baisser, les pays du monde entier devraient commencer à planifier l’introduction de nouvelles façons de former leurs citoyens de tous les groupes d’âge aux impacts du changement climatique et à s’engager dans des processus mondiaux de résolution de problèmes.

L’accès aux ressources d’apprentissage, un défi persistant, est transformé grâce aux plateformes éducatives basées sur l’IA. Ces plateformes démocratisent non seulement l'accès, mais améliorent également l'expérience d'apprentissage en incorporant des éléments tactiles et immersifs. Le résultat est un parcours d'apprentissage multisensoriel, garantissant que les élèves peuvent toucher, ressentir et s'engager dans le sujet, améliorant ainsi leur compréhension.

Le soutien et la formation des enseignants, un aspect crucial souvent négligé, prennent une nouvelle dimension avec l’IA. Les simulations interactives et la réalité virtuelle (VR) créent un environnement sensoriel riche pour les éducateurs, leur permettant de vivre des expériences pratiques. En conséquence, les enseignants maîtrisent l’intégration de la technologie dans les salles de classe, une étape clé pour libérer tout le potentiel de l’IA dans l’éducation.

L’apprentissage expérientiel, facilité par les technologies immersives améliorées par l’IA, occupe une place centrale. En faisant appel aux cinq sens, les environnements virtuels et les simulations recréent des scénarios réalistes, permettant aux étudiants de toucher, voir, entendre, goûter et sentir le sujet. Cette approche immersive transcende les limites des méthodes d'apprentissage traditionnelles, favorisant une compréhension plus approfondie de concepts complexes.

L'apprentissage synchronisé et non synchronisé , alimenté par des technologies immersives améliorées par l'IA, est considérablement amélioré. L’intégration de l’IA dans l’apprentissage synchronisé et non synchronisé améliore considérablement l’impact pédagogique de ces technologies. L'IA facilite les expériences d'apprentissage interactives en temps réel et les commentaires personnalisés dans des paramètres synchronisés, garantissant ainsi que les apprenants reçoivent un soutien et un engagement immédiats. Pour l’apprentissage non synchronisé, l’IA adapte le contenu éducatif aux vitesses et préférences d’apprentissage individuelles, offrant ainsi des parcours d’apprentissage adaptatifs qui encouragent l’étude à son rythme. Cette double approche enrichit le paysage éducatif en offrant des expériences d'apprentissage flexibles et personnalisées qui répondent à divers besoins d'apprentissage, révolutionnant ainsi les environnements d'apprentissage traditionnels et numériques.

Accélérer la prise de décision fondée sur des données probantes grâce à l’amélioration des connaissances cognitives

Les défis liés aux connaissances sur le changement climatique reflètent ceux de l'éducation, englobant des données incomplètes, des préjugés, des lacunes en matière de communication et un besoin de collaboration interdisciplinaire. Les technologies immersives améliorées par l’IA s’avèrent un formidable allié, accélérant notre compréhension du changement climatique et abordant ces défis de front.

Analyse et modélisation des données : soyez témoin d'une révolution grâce à la capacité de l'IA à traiter de grandes quantités de données. Grâce à des visualisations avancées et des signaux auditifs, les informations sur le changement climatique deviennent plus compréhensibles et accessibles. La rapidité et l'efficacité des technologies immersives améliorées par l'IA en matière d'analyse, de visualisation et de compréhension des données contribuent au développement de modèles climatiques plus précis, comblant ainsi les lacunes de notre compréhension.

L'atténuation des biais , cruciale pour une recherche impartiale sur le climat, devient réalisable grâce aux algorithmes des technologies immersives améliorées par l'IA, conçus pour reconnaître des modèles. En mettant visuellement en évidence les biais potentiels, les technologies immersives améliorées par l’IA favorisent une compréhension plus objective et impartiale du changement climatique. L’intégration de la rapidité et de l’efficacité garantit une base scientifique plus solide et plus fiable.

La communication scientifique , pierre d'achoppement dans la sensibilisation au changement climatique, subit un changement de paradigme avec les outils basés sur l'IA. Des éléments multimédias, notamment des expériences et des simulations de réalité virtuelle, permettent aux utilisateurs de « ressentir » les impacts du changement climatique. Cela renforce non seulement l’engagement du public, mais comble également les lacunes en matière de communication en rendant la science complexe plus accessible.

La collaboration transdisciplinaire est un fondement de l’apprentissage cognitif par la pratique. Les échecs des politiques en matière de changement climatique sont souvent causés par des approches cloisonnées et ce n’est plus une nouvelle connaissance. Les technologies immersives améliorées par l’IA peuvent offrir des plateformes cognitives pour la collaboration transdisciplinaire et la co-création de solutions. Des espaces virtuels collaboratifs, enrichis d’interactions visuelles et auditives, rassemblent des chercheurs de différentes disciplines. Cela facilite une compréhension globale du changement climatique, en éliminant les barrières et en favorisant un front uni face au défi mondial.

Un cadre pour une gouvernance responsable des technologies immersives améliorées par l’IA

L’intégration de technologies immersives améliorées par l’IA dans le système éducatif présente un immense potentiel pour accélérer la formation expérientielle et étendre l’apprentissage cognitif à l’échelle mondiale. Cela propulsera l’éducation et la compréhension du changement climatique vers de nouveaux sommets. L’efficacité, la rapidité et l’adaptabilité de l’IA s’alignent parfaitement sur les diverses manières dont nos sens absorbent les informations. Des expériences d'apprentissage personnalisées aux simulations immersives du changement climatique, le rôle des technologies immersives améliorées par l'IA pourrait devenir essentiel pour façonner un avenir où les connaissances ne sont pas seulement acquises mais profondément comprises.

Alors que nous naviguons dans les complexités de notre monde, la relation symbiotique entre nos sens et les technologies immersives améliorées par l’IA pourrait devenir un fil conducteur. En réponse à notre question initiale au début de cet article : l'IA peut-elle dynamiser l'apprentissage pour une maîtrise rapide du changement climatique ? La réponse retentissante est « Oui et… »

« Oui et » est la clé pour débloquer le cadre de l'innovation responsable, qui souligne l'importance d'adopter un cadre pour l'innovation responsable que j'ai développé il y a une dizaine d'années à l'Université de Cambridge. Alors que je forme des dirigeants et des étudiants à Cambridge sur les cadres d’innovation responsable, nous constatons que, sous l’angle de la réduction des risques d’un système, les solutions deviennent souvent plus claires. Il existe trois mots-clés qui déclenchent une réponse cognitive à la réflexion sur des solutions basées sur des risques inconnus : les angles morts, les goulots d'étranglement et les dealbreakers, ce qui pourrait réduire la probabilité de conséquences négatives involontaires des solutions innovantes. L’apprentissage cognitif est fondamental pour mener cette analyse de la réflexion sur des solutions basées sur des risques inconnus.

Un système de bonne gouvernance pour une innovation responsable comprendrait des dimensions d’anticipation, de réflexion, de délibération inclusive et de réactivité. En d’autres termes, cela nécessite une approche de gouvernance flexible, réactive et inclusive, capable de combler les lacunes de notre approche actuelle de l’innovation. En appliquant la réflexion du Cambridge Policy Simulation Lab, les décideurs peuvent co-créer une compréhension approfondie des conséquences négatives involontaires de l’IA et des technologies immersives améliorées par l’IA et créer des systèmes de gouvernance appropriés. Il y a six considérations à garder à l’esprit lors de l’intégration généralisée de l’IA dans le système éducatif afin d’améliorer la maîtrise de la réponse au changement climatique.

Préoccupations éthiques et sociales : l'intégration de l'IA dans la société soulève des problèmes éthiques et sociaux, tels que les biais dans les algorithmes de prise de décision, les problèmes de confidentialité et la possibilité d'une surveillance accrue. Ces défis nécessitent un examen attentif des implications éthiques des technologies et applications immersives améliorées par l’IA et le développement de cadres pour garantir des technologies immersives améliorées par l’IA et des systèmes associés équitables, transparents et responsables.

Impact environnemental : la consommation d'énergie importante requise pour la formation et l'exploitation des modèles d'IA et AR/VR contribue aux émissions de gaz à effet de serre, mettant en évidence l'empreinte environnementale des technologies immersives améliorées par l'IA. Les pratiques d’IA durables, notamment l’optimisation de l’efficacité énergétique et l’utilisation de sources d’énergie vertes, sont essentielles pour atténuer ces impacts environnementaux.

Biais des données : les technologies immersives améliorées par l'IA et les systèmes associés s'appuient sur de vastes ensembles de données pour la formation, ce qui peut perpétuer les biais existants si les données ne sont pas soigneusement organisées. Lutter contre les biais dans les données implique de garantir des ensembles de données diversifiés et représentatifs, de mettre en œuvre des contrôles d'équité et de surveiller en permanence les systèmes pour détecter les résultats biaisés.

Problèmes de confidentialité : la dépendance de l'IA à l'égard de grandes quantités de données personnelles soulève des problèmes de confidentialité, en particulier en ce qui concerne la collecte, le stockage et l'utilisation des données. Le développement de techniques robustes de préservation de la confidentialité, telles que la confidentialité différentielle et le calcul chiffré, est essentiel pour protéger la confidentialité individuelle dans les applications d’IA.

Coûts informatiques : les exigences informatiques croissantes de la recherche sur l’IA, en particulier dans le domaine de l’apprentissage profond, entraînent une consommation d’énergie élevée et les coûts associés. Des innovations en matière d’efficacité informatique, d’améliorations algorithmiques et de progrès matériels sont nécessaires pour rendre l’IA plus durable. Une tarification équitable de cette technologie est liée à une distribution équitable de cette technologie pour accélérer le processus décisionnel mondial.

Des rendements décroissants : l'augmentation rapide des exigences informatiques des technologies immersives améliorées par l'IA pourrait bientôt dépasser les gains de performances matérielles, ce qui suggère des défis en matière de durabilité environnementale pour le développement futur de l'IA. Pour résoudre ce problème, il faut se concentrer sur l’efficacité informatique et explorer de nouveaux paradigmes dans la recherche sur l’IA concernant les impacts environnementaux.

En conclusion, il ne s'agit pas simplement d'un outil d'acquisition de connaissances ; c'est un catalyseur pour approfondir notre compréhension des problèmes mondiaux critiques. Le mariage de l’IA, de l’apprentissage cognitif et de notre quête de compréhension ouvre la voie à un avenir où l’éducation est efficace, où la prise de conscience du changement climatique est rapide et où la maîtrise est à notre portée. Les trois cadres présentés ici sont cruciaux pour garantir que le déploiement de technologies immersives améliorées par l’IA dans le contexte du changement climatique est aligné sur les besoins et les valeurs de la société, en minimisant les risques et en maximisant les avantages.

1. Doty, Richard L., (Ed.) (2015) Manuel d'olfaction et de gustation. John Wiley & Fils, Inc.

2. Schwartz, Steven, (2004) Perception visuelle : une orientation clinique. McGraw-Hill Éducation/Médecine.

3. Marr, David, (2010) Vision : une enquête informatique sur la représentation humaine et le traitement des informations visuelles. Presse du MIT.

4. Zwicker, Eberhard et H. Fastl., (1990) Psychoacoustique : faits et modèles. Série Springer en sciences de l'information, 22.

5. S. Okamoto, H. Nagano et Y. Yamada, (2013), « Dimensions psychophysiques de la perception tactile des textures », IEEE Transactions on Haptics, 6 (1) 81-93

6. Menini, A. (Ed.) (2010) La neurobiologie de l'olfaction. Taylor et François.

7. GIEC (2022) Changement climatique 2022 : impacts, adaptation et vulnérabilité. Contribution du Groupe de travail II au sixième rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat. La presse de l'Universite de Cambridge. Changement climatique 2022 : impacts, adaptation et vulnérabilité | Changement climatique 2022 : impacts, adaptation et vulnérabilité (ipcc.ch)

8. Chiquet, Sandra & Martarelli, Corinna & Weibel, David & Mast, Fred. (2023). Apprendre en enseignant dans la réalité virtuelle immersive – La tendance à l’absorption augmente les résultats d’apprentissage. Apprentissage et enseignement. 84. 101716. 10.1016/j.learninstruc.2022.101716.

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(Crédit image : Unsplash )